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Interferometría Diferencial de Radar de Apertura Sintética (DInSAR) es una técnica geodésica de la teledetección con aplicaciones en la investigación de varios procesos geofísicos, que utiliza la información contenida en la diferencia de fase de dos imágenes SAR para medir el desplazamiento de la superficie iluminada en la dirección de vista del radar, con precisiones centimétricas a milimétricas (Gabriel et al., 1989). La disponibilidad de varias adquisiciones sobre una misma zona produjo el desarrollo de algoritmos de procesamiento interferométrico multi-temporal (MT-InSAR) que permiten obtener la historia de deformación en cada píxel coherente durante el período de tiempo para el cual existan imágenes, aumentando la densidad espacial de soluciones y reduciendo sus errores asociados (Hooper, 2008). Small Baseline Subset (Berardino et al., 2002) y Persistent Scatterers (Ferretti et al., 2001), son las dos técnicas más populares, cada una diseñada para un determinado mecanismo de retro-dispersión de la señal del radar. La pérdida de coherencia y los artefactos atmosféricos representan las dos fuentes de error más importantes en estos algoritmos. La decorrelación, o ruido aleatorio en la fase interferométrica, depende no solo de las características de los dispersores de celda, sino de la configuración geométrica y de los parámetros del sistema (Zebker and Villasenor, 1992). La magnitud del coeficiente de correlación complejo representa una medida del error en la fase, razón por la cual se lo utiliza como parámetro de guía en el proceso de desenrollado de fase. Mediante un estimador de máxima verosimilitud (MLE) es posible cuantificar dicho coeficiente de coherencia con valores entre cero y uno (Seymour and Cumming, 1994) Por otro lado, una segunda generación de sensores SAR han sido puestos en órbita en los últimos años. Dos de ellos, COSMO SkyMed (Agencia Espacial Italiana) y TerraSAR-X (Agencia Espacial Alemana) se caracterizan por operar en la banda X del espectro (l = 3.12cm), reducir el tiempo de revisita y una considerable mejora en la resolución espacial. A todo esto, los novedosos instrumentos pueden operar en distintos modos de adquisición capturando datos de variada cobertura y resolución espacial, y en diferentes polarizaciones. Ante este nuevo escenario en materia SAR, surge la necesidad de estudiar cuál es el desempeño de la decorrelación de las nuevas observaciones de datos, en algoritmos MT-InSAR, para obtener series temporales de deformación. En particular, la constelación COSMO SkyMed permite la adquisición interferométrica denominada Stripmap (HIMAGE) de 3m 2 de resolución espacial y polarización elegible entre HH, HV, VH y VV (COSMO SkyMed, 2010). La pregunta inmediata que surge es: ¿Qué modo de adquisición es más conveniente para interferometría multi-temporal a largo plazo en banda X?. ¿Qué polarización decorrelaciona más rápidamente?. ¿Es la polarización HH más conveniente que la VV, o viceversa?. En este trabajo, se presentan los resultados de un estudio empírico de la componente temporal del coeficiente de coherencia a partir de imágenes SAR COSMO SkyMed adquiridas en polarización HH y VV. La coherencia temporal representa la mejor caracterización de la precisión de las observaciones DInSAR y es el término aleatorio más dificultoso de evaluar y modelar. Depende de los cambios físicos ocurridos en la celda de resolución entre adquisiciones, debido a las características del área iluminada, a la longitud de onda de la señal y al tiempo transcurrido entre adquisiciones. Zebker and Villasenor (1992) proponen un modelo teórico exponencial en función de los movimientos horizontales y verticales de los dispersores de celda. Se dispuso entonces de 62 datos SAR en formato crudo (32 HH y 30 VV) para el área del gran Mendoza y sus alrededores (suelo semidesértico con ambiente urbano y cultivos). Las adquisiciones fueron en forma cuasi-alternada cada 8 días, en el lapso de tiempo: 7/6/2010 a 8/3/2012. La cadena de procesamiento incluyó: enfocado, conformación y co-registración de los pares interferométricos, conversión del MDE-SRTM (30m) y generación de los mapas de coherencia e interferogramas diferenciales. De esta manera, se generaron 496 mapas de coherencia HH y 435 mapas de coherencia VV, con diferentes líneas de base temporal. La segunda etapa del procesamiento se basó en la descomposición de la coherencia total para aislar la componente temporal de la decorrelación observada. Se utilizó un método simple pero efectivo (Wang et al., 2010) para estimar la coherencia geométrica bajo la asunción de dispersores distribuidos, a partir del modelo topográfico y de los parámetros COSMO SkyMed. Luego, se obtuvieron los mapas de coherencia temporal dividiendo la coherencia observada entre la geométrica estimada. Un análisis estadístico de la coherencia temporal en banda X se llevó a cabo mediante la definición de regiones de interés (ROI, por sus siglas en inglés) en los distintos tipos de uso del suelo: 1) urbano, 2) suelo desnudo, 3) agrícola y 4) montañoso. Se agruparon mapas de igual línea base temporal: BT = 16, 32, 48,? días, y se enmascararon aquellos puntos dentro de la ROI que eran coherentes en ambas polarizaciones, HH y VV. Para ello, de definió un umbral de coherencia temporal de 0.25 para seleccionar aquellos pixeles con un valor superior, en al menos el 30% del total de los interferogramas (Pepe and Lanari, 2006). Las principales conclusiones alcanzadas fueron: 1ro) el porcentaje de pixeles coherentes en única polarización, HH o VV, dentro de las ROIs, se encontraba muy por debajo del porcentaje de puntos coherentes en ambas polarizaciones, o en ninguna a la vez, dependiendo del tipo de suelo y de los parámetros de enmascaramiento. 2do) Es muy notable la decorrelación temporal en suelo agrícola y montañoso, en relación con suelo desnudo y urbano, aunque en términos absolutos el valor más probable depende de la época del año de las adquisiciones. 3ro) El comportamiento estadístico de la coherencia temporal varía según los distintos tipos de suelo, no siendo así respecto a la polarización. El suelo desnudo presenta menos dispersión en sus valores: particularmente, para una línea base temporal de 16 días, el desvío estándar es de ±0.10, seguido por suelo agrícola de ±0.15 y, urbano y montañoso con ±0.20. Por otro lado, las distribuciones del suelo desnudo, y en menor medida suelo urbano, aparecen más uniformes y de tipo gaussianas. En tanto, las muestras de suelo con cultivo y montañoso esbozan un sesgo positivo con colas por derecha. 4to) Hay que destacar comportamiento periódico en el valor de la coherencia temporal según sea la temporada estival del año e independientemente de la polarización. Principalmente se puede apreciar para suelo desnudo y agrícola, donde los valores máximos (~0.75) se dan al principio del mes de Julio y los mínimos (~0.15), durante el verano. En tanto, para suelo montañoso y urbano el comportamiento cíclico es menos notorio, tomando valores mayores a 0.50 en promedio para la ciudad, y valores entre 0.20 y 0.50 en promedio, en las montañas. 5to) Por último, es menester remarcar que el análisis descripto fue llevado a cabo para las distintas líneas de base temporal, observando resultados similares, pero con bajas de coherencia temporal luego de los 48 días, y en mayor medida, luego de los 80 días. Como conclusión final, se puede afirmar que la decorrelación temporal en banda X depende fuertemente del tipo de suelo y de la longitud de onda de la señal emitida. Otro factor importante es la estacionalidad quien agrega una componente periódica en el comportamiento. La línea base temporal afecta la coherencia a partir de los 3 meses aproximadamente, mucho menos en comparación con otras bandas del espectro. La polarización de la señal con que se adquieren las imágenes no influye en los valores de la coherencia temporal.

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